Duck.ai生成JSON不合规时，可通过五种技术提升Schema遵从性：一、JSON Schema硬约束指令；二、分阶段结构固化；三、约束解码辅助注入；四、Schema锚定+示例强化；五、后置校验-重写闭环。
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如果您使用 Duck.ai 生成 JSON 数据，但返回内容包含额外说明、格式错乱、字段缺失或类型错误，则可能是由于提示词未施加足够强的结构约束。以下是实现严格 Schema 遵从的多种技术路径：
一、基于 JSON Schema 的硬约束指令法
该方法通过在提示中显式嵌入完整 JSON Schema，并附加不可协商的输出契约，迫使模型将 Schema 视为语法边界而非参考模板。Duck.ai 的 duck-llm-v2.1 模型支持对 schema 字段名、类型、required 列表及 enum 值的高保真对齐。
1、在输入框中粘贴标准 JSON Schema 片段，例如：{"type":"object","properties":{"product_id":{"type":"string"},"price":{"type":"number","minimum":0},"in_stock":{"type":"boolean"}},"required":["product_id","price"]}。
2、紧接其后添加强制性指令：“仅输出一个完全符合上述 Schema 的 JSON 对象，不包含任何解释、注释、代码块符号、前缀文字或额外空格；若字段未提供值，则按 Schema 类型填充默认合法值（如字符串填""，数字填0，布尔填false）。”
3、追加校验锚点：“输出必须能被 JSON.parse() 直接解析，且 ajv.validate(schema, output) 返回 true。”
二、分阶段结构固化法
该方法规避单次生成全量 JSON 的不稳定性，先由模型生成键名与类型骨架，再填充具体值，通过两阶段锁定结构完整性。适用于嵌套深、字段多或存在条件逻辑的复杂 Schema。
1、第一阶段指令：“仅输出一个 JSON 对象，仅包含键名和对应类型注释，格式为 {'field_name': 'type_name'}，不包含值、不包含嵌套结构、不包含任何其他字符。依据以下业务描述生成：用户订单含订单号（字符串）、下单时间（ISO8601字符串）、商品列表（对象数组，每项含sku、quantity）。”
2、获取骨架后，第二阶段指令：“将以下骨架：{"order_id":"string","created_at":"string","items":"array"}，填充为完整 JSON 实例；其中 items 数组必须包含至少两个对象，每个对象必须有 sku（字符串）和 quantity（整数）字段。”
3、对最终输出执行字段存在性检查：确认 order_id、created_at、items 全部出现，且 items 是数组类型、长度 ≥ 2。
三、约束解码辅助注入法
该方法不依赖纯提示工程，而是利用 Duck.ai 平台底层对接的约束解码引擎（如 Outlines 或 LM-Format-Enforcer），在 token 生成层面动态屏蔽非法字符，确保输出从第一个字符起即符合 JSON 语法规则。需配合特定参数启用。
1、在 API 调用时设置参数：response_format={"type":"json_object","schema":{...}}，其中 schema 为完整 JSON Schema 对象。
DMap GL地图JSAPI（dmapgl）开发指南。用于编写、审查、调试 DMap 地图 API 代码，涵盖地图初始化、覆盖物渲染、图层管理、事件处理、控件交互等任务。当用户提及 dmap、dmapgl、jsapi‑gl 或相关地图开发需求时自动触发。
2、启用 guided_decoding=True 参数，触发平台级约束采样机制，使模型在生成冒号后仅允许双引号、数字、true/false/null 等合法 value 起始符。
3、验证响应头中是否包含 x-guided-decoding: active，确认约束已实际生效。
四、Schema 锚定+示例强化法
该方法结合人类易理解的自然语言 Schema 描述与机器可对齐的最小可行实例，在语义层与符号层双重锚定输出形态，显著提升字段名拼写、嵌套层级和布尔值大小写的一致性。
1、先写出结构化描述：“输出 JSON，包含三个顶层字段：user_name（必填，字符串），account_age_days（必填，整数，大于等于0），is_premium（必填，布尔值，只能是 true 或 false）。”
2、紧接着提供唯一示例，且示例中所有字段均满足 required 和类型约束：{"user_name":"Alex","account_age_days":142,"is_premium":true}。
3、结尾添加刚性限制：“仅输出一个 JSON 对象，与上述示例结构、字段名、大小写、标点完全一致；禁止添加注释、省略字段、更改值类型、使用单引号或首尾换行。”
五、后置校验-重写闭环法
该方法接受首次输出可能存在偏差的事实，通过自动解析→校验→反馈重写的三步闭环，将格式修复内化为服务流程，适用于对 Schema 合规率要求达 100% 的生产场景。
1、调用 Duck.ai 获取原始输出，尝试用 Python 的 json.loads() 解析；若失败，记录 error message 并进入重写流程。
2、若解析成功，传入预设 Schema 使用 ajv.compile(schema).validate(output) 执行字段级校验；捕获 missing_required、invalid_type、additional_properties 等错误。
3、将原始提示、原始输出、具体校验错误（如“missing property: is_premium”）一并构造新提示，追加指令：“上一次输出缺失 is_premium 字段，请严格补全并确保其值为布尔类型。”
